Mapeo y graficación de datos de orquídeas

Estudiantes

Bernabé Solano Yerbin Marín

Introducción

Este documento presenta un conjunto de visualizaciones gráficas, mapas y tablas elaborados con paquetes del lenguaje R, con la información extraída de Sinac y el portal de datos de GBIF para poder realizar la tarea numero 3 ## Carga de bibliotecas

Código

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(readr)
library(hrbrthemes)
library(ggthemes)
library(sf)
library(raster)
library(rgdal)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridisLite)

Carga de datos

Código

areas <-
  st_read(
    "areas_conservacion_simp_10m.geojson",
    quiet = TRUE # para evitar el despliegue de mensajes
  )

orquideas <-
  st_read(
    "orquideas.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"   # columna de latitud decimal
    ),
    quiet = TRUE
  )

areas <-
  areas |>
  st_transform(4326)

st_crs(orquideas) <- 4326

Tabla de riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación

Código

orquideas_union_areas <- 
  st_join(
    x = orquideas,
    y = dplyr::select(areas, nombre_ac), # selección de columna cod_canton
    join = st_within
  )

riqueza_especies_orquideas_area <-
  orquideas_union_areas |>
  st_drop_geometry() |>
  group_by(nombre_ac) |>
  summarize(riqueza_especies_orquideas = n_distinct(species, na.rm = TRUE))

areas_union_riqueza <-
  left_join(
    x = areas,
    y = dplyr::select(riqueza_especies_orquideas_area, nombre_ac, riqueza_especies_orquideas),
    by = "nombre_ac"
  ) |>
  replace_na(list(riqueza_especies_orquideas = 0))


areas_union_riqueza |>
  st_drop_geometry() |>
  dplyr::select(nombre_ac, riqueza_especies_orquideas) |>
  arrange(desc(riqueza_especies_orquideas)) |>
  datatable(
    colnames = c("Nombre del área de conservación", "Riqueza de especies de orquídeas"),
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Mapa de riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación

Código

colores_riqueza_especies <-
  colorNumeric(
    palette = "Reds",
    domain = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    na.color = "transparent"
  )

# Paleta de colores de especies
colores_especies <- colorFactor(
  palette = viridis(length(unique(orquideas$species))), 
  domain = orquideas$species
)

# Mapa leaflet
leaflet() |>
  setView(
    lng = -84.19452,
    lat = 9.572735,
    zoom = 7) |>
  addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
  addProviderTiles(
    providers$Esri.WorldImagery, 
    group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
  ) |> 
  addPolygons(
    data = areas_union_riqueza,
    fillColor = ~ colores_riqueza_especies(areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
    fillOpacity = 0.8,
    color = "black",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.0,
    popup = paste(
      paste("<strong>Área de conservación:</strong>", areas_union_riqueza$nombre_ac),
      paste("<strong>Riqueza de orquídeas:</strong>", areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
      sep = '<br/>'
    ),
    group = "Riqueza de orquídeas"
  ) |>
  addScaleBar(
    position = "bottomleft", 
    options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
  ) |>    
  addLegend(
    position = "bottomleft",
    pal = colores_riqueza_especies,
    values = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    group = "Riqueza de especies",
    title = "Riqueza de especies"
  ) |>
  addCircleMarkers(
    data = orquideas,
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = ~colores_especies(orquideas$species),
    fillOpacity = 1.0,
    popup = paste(
      paste0("<strong>Especie: </strong>", orquideas$species),
      paste0("<strong>Localidad: </strong>", orquideas$locality),
      paste0("<strong>Fecha: </strong>", orquideas$eventDate),
      paste0("<strong>Fuente: </strong>", orquideas$institutionCode),
      paste0("<a href='", orquideas$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
      sep = '<br/>'
    ),    
    group = "Registros de presencia"
  ) |>  
  addLayersControl(
    baseGroups = c(
      "Mapa general (OpenStreetMap)", 
      "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
    ),
    overlayGroups = c(
      "Riqueza de especies",
      "Registros de presencia"
    )
  ) |>
  addResetMapButton() |>
  addSearchOSM() |>
  addMouseCoordinates() |>
  addFullscreenControl() |>
  hideGroup("Registros de presencia") 

Gráfico de barras de riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación

Código

riqueza_especies_orquideas_area <- riqueza_especies_orquideas_area |>
  filter(nombre_ac != "")

grafico_barras_ggplot2 <-
  riqueza_especies_orquideas_area |>
  ggplot(aes(x = reorder(nombre_ac,-riqueza_especies_orquideas), y = riqueza_especies_orquideas)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )    
  ) + 
  ggtitle("Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación") +
  xlab("Áreas de conservación") +
  ylab("Riqueza de especies de orquídeas") +
  labs(caption = "Fuente: Sinac") +
  theme_economist() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))


# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia por especie, para las 10 especies de orquídeas con más registros

Código

orquideas_top10 <- orquideas_union_areas  |> 
  count(species, sort = TRUE) |> 
  top_n(10, n)

grafico_barras_ggplot2 <- orquideas_top10 |>
  ggplot(aes(x = reorder(species, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue",
           aes(text = paste0("Cantidad de registros de presencia de especies: ", n))) +
  ggtitle("Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia por especie, para las 10 especies de orquídeas") +
  xlab("Especie") +
  ylab("Cantidad de registros de presencia") +
  labs(caption = "Fuente: Sinac") +
  theme_economist() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')